首先它询问节点的数量，然后它生成一个节点分布在空间中并且节点之间有时间延迟的图形。 然后它根据维基百科链接中给出的理论解释使用距离矢量路由算法计算最短路径： “ http://en.wikipedia.org/wiki/Distance-vector_routing_protocol ”。

使用C++builder编写简单模拟路由器从邻居那里接收的链路状态分组作为该程序的输入，使用距离向量算法更新路由表

倒角 计算两个边缘图像之间的倒角距离，然后应用梯度下降优化使轮廓点变形以向边缘移动 编译： g++ * .cpp ` pkg-config --cflags --libs opencv ` 或使用make命令

赫林格准则 sklearn随机森林和决策树分类器的Hellinger距离准则 我正在将其添加到scikit-learn-contrib / imbalanced-learn 建造 您将需要来自sklearn的cython“头文件”（.pxd）。 如果您已经从源代码包中安装了sklearn，那么您已经安装了它。 如果您使用pip install sklearn安装了sklearn，则需要获取它。 转到 下载_criterion.pxd并将其放置在本地sklearn安装文件夹中 Linux通常位于/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/tree Windows通常位于C：\ Users \ [用户名] \ AppData \ Local \ Continuum \ Anaconda3 \ Lib \ site-packages

硬盘驱动器 海灵格距离决策树 这在很大程度上未经测试，因此请自行承担风险 已经提出 HDDT 可以很好地处理不平衡数据 [1]。 R 文件包含在给定训练数据的情况下创建海灵格距离决策树 (HDDT) 的函数。 它还提供了使用学习的决策树来预测新数据的功能。 我目前正在使用简单的列表来存储树。 目前没有可视化树的函数。 我很乐意获得反馈并进行改进，如果您已经实施了改进，我会更好:) [1] David A. Cieslak , Nitesh V. Chawla，不平衡数据的学习决策树，在 2008 年欧洲机器学习会议上。

ArcGIS上根据经纬度求地球表面两点间距离的实现

决策树matlab实例代码赫林格树Matlab 注意：这仍然是高度实验性的，可能容易出错，请谨慎使用！ 基于Cieslak等人的论文“ Hellinger距离决策树是鲁棒且不倾斜的”，该Matlab实现了具有不平衡数据和数值属性的二元决策问题的Hellinger距离决策树和森林。 该库基于以下文章： Cieslak，David A.等人。 “ Hellinger距离决策树既健壮又对偏斜不敏感。” 数据挖掘和知识发现24.1（2012）：136-158。 @article {cieslak2012hellinger，标题= {Hellinger距离决策树是健壮且不倾斜的}，作者= {Cieslak，David A和Hoens，T Ryan和Chawla，Nitesh V和Kegelmeyer，W Philip}，journal = {Data Mining and知识发现}，数量= {24}，数量= {1}，页面= {136--158}，年份= {2012}，发布商= {Springer}} 该软件的作者与上述研究人员无关，并且该软件并非上述论文中所提及方法的精确复制。 本软件的作者对本

Haversine 使用纬度和经度计算地球上两个点之间的距离（以各种单位表示）。 安装 $ pip install haversine 用法 计算里昂到巴黎的距离 from haversine import haversine , Unit lyon = ( 45.7597 , 4.8422 ) # (lat, lon) paris = ( 48.8567 , 2.3508 ) haversine ( lyon , paris ) >> 392.2172595594006 # in kilometers haversine ( lyon , paris , unit = Unit . MILES ) >> 243.71201856934454 # in miles # you can also use the string abbreviation for units: haver

run 记录跑步轨迹，事件距离的小程序 使用方法 本地下载微信小程序开发者工具。 倒入项目后点击预览，出现二维码，手机扫二维码，然后带着手机去跑步吧骚年！！！ 用到小程序的api map中的markers为一个数组，根据这个对象数组各个元素的坐标会在地图上绘制运动轨迹，iconpath就是当前位置的表示图标。 注意： covers被markers取代后一定要加上 width, height 这两个属性！！！不然看不到图标。 markers: [{ iconPath: "/resources/others.png", id: 0, latitude: 23.099994, longitude: 113.324520, width: 50, height: 50 }] 根据两点经纬度计算距离的代码如下，直接复制就好，不用理解，我也是网上找的

基于java实现的反距离插值算法算法！简单，已在等值线生成算法中验证！